※この記事は2026年8月時点の運用メモです。Anthropic公式の学習ページ「Anthropic Academy」が公開されていることは公式サイトで確認しました。ただし、今回Codexへ渡した材料は、その内容を扱った第三者の解説動画とYouTubeの自動字幕です。公式教材そのものを評価した記事ではありません。
最近は、Claudeをほとんど使っていません。
性能に不満があるというより、今の自分の使い方ではコストが重く、日常の作業はCodexを中心に進める方が合っているためです。
そのため、Claude Academyを扱った解説動画を見かけた時も、最初は「今さら自分が追う意味はあるのだろうか」と少し迷いました。
ただ、内容をそのまま覚えたり、Claudeの使い方としてまとめたりする必要はありません。
別のAI向けに作られた教材でも、そこに含まれる運用の考え方は、今使っているAIの棚卸しに使えるかもしれない。
そこで今回は、解説動画の文字起こしをCodexへ渡し、内容を要約してもらうのではなく、現在の運用と比較してもらいました。
使い方を覚えるのではなく、今の運用との差分を見た
普通に「この動画を要約して」と頼めば、Claudeの機能や使い方が並んだ文章になると思います。
それはそれで役立つのですが、現在ほとんどClaudeを使っていない自分には、そのままでは少し遠い情報です。
今回知りたかったのは、Claudeで何ができるかではありません。
解説の中で語られている運用原則と、今のCodex中心の仕組みを比べた時に、何がすでにできていて、何が足りないのかでした。
そのためCodexには、紹介されている考え方を現在の運用と照合し、差分を出してもらいました。
教材を読むというより、外部の設計思想を使って、自分の仕組みを点検した形です。
四つに分けると、全部を真似しなくてよくなった
比較する時は、内容を次の四つに分けました。
- すでに実装できている
- 一部だけ実装できている
- まだ足りない
- 今は採用しない
この分け方が思った以上に便利でした。
AIの新しい使い方や教材を見ると、紹介されている仕組みを全部取り入れたくなります。
しかし、すでに似た仕組みがあるなら、名前や形が違うだけで作り直す必要はありません。逆に、良さそうに見えても、今の作業には必要ないものもあります。
四つに分けると、「勉強したのだから何か追加しなければ」という気持ちから少し離れられます。
追加することより、今の運用に本当に空いている穴を探しやすくなりました。
すでにできていたことも意外と多かった
今回の棚卸しでは、今のCodex運用ですでにできている部分も見つかりました。
例えば、知識として残す情報と、AIに繰り返し実行させる手順を分けています。
知識や過去の判断はObsidian側へ残し、整理やブログ作成の進め方はスキル側へ置く。毎回すべてを説明するのではなく、必要な時に必要な範囲だけ読ませる形です。
また、最初から長い指示を常時読ませるのではなく、入口の指示は短くし、作業に応じて必要な資料や手順へ進ませています。
AIが収集したものを、そのまま確定情報へ昇格させない境界もあります。候補として残し、最後に人間が確認して採用する形です。
もちろん、運用はまだ完璧ではありません。
それでも、外部の教材と照らしたことで、今まで試行錯誤で作ってきたものにも、ある程度の筋が通っていたと確認できました。
新しい教材は、足りないものを探すだけでなく、すでにある仕組みを確認する材料にもなります。
足りなかったのは、個別機能より横断する評価だった
一方で、まだ弱い部分も見えました。
一つは、スキルを作る前と後で、本当に結果が改善したのかを同じ条件で比べる仕組みです。
今も失敗があればスキルへ戻し、次回の手順を修正しています。ただし、修正後に同じ依頼を通し直し、以前より良くなったかを共通の基準で測るところまでは整っていません。
もう一つは、複数のAIへ共通して渡せる作業条件です。
今はAIごとに得意な作業を分けていますが、目的、入力、完成条件、してはいけないことを共通の形で渡せれば、AIを替えた時にも比較しやすくなります。
さらに、作業の難しさに応じて、どのモデルを使うか判断する仕組みもまだ曖昧です。
ただし、これらは今回見つかった課題であって、すでに完成した改善ではありません。
同じ依頼を使った比較も、モデルごとの評価も、まだ実測していません。ここは「役立ちそうだった」で終わらせず、実際に試して結果が出てから続きを書きたいところです。
他のAI向け教材でも、原則だけなら持ち帰れる
今回面白かったのは、Claudeを常用していなくても、Claude向けの解説が無駄にはならなかったことです。
製品固有の画面や機能は、その製品を使わなければ活かしにくいかもしれません。
一方で、知識と手順を分ける、必要な情報だけを渡す、評価方法を決める、人間の確認点を残すといった考え方は、別のAIでも使えます。
大事なのは、そのまま移植しようとしないことでした。
「この教材の内容を再現して」ではなく、「自分の現在の運用と比べて、すでにあるもの、足りないもの、採用しないものを分けて」と頼む。
この形なら、別のAIの教材を見ても、単なる機能紹介や設定のコピーで終わりにくくなります。
前回の運用ログから、もう一歩進められた
以前、AI講座を受けた後は、内容紹介よりも「自分の運用にどう移すか」を残した方がよさそうだと書きました。
今回やったのは、その具体化に近いです。
学んだことを自分の言葉でまとめるだけではなく、現在の仕組みとの比較表にする。
すると、感想ではなく、次に確認する課題が残ります。
今回なら、スキル導入前後の比較、複数AIへ渡す共通の作業条件、作業に応じたモデルの振り分けです。
このうち何が本当に必要かは、まだ分かりません。
ただ、少なくとも「良い話を聞いた」で終わらず、自分の運用のどこを試すかまでは具体化できました。
まとめ
現在、私はClaudeをほとんど使っていません。
それでも、Claude Academyを扱った解説は、Codex中心の運用を見直す材料になりました。
役立ったのは、機能を覚えたからではありません。
内容をそのまま要約せず、現在の運用と比較して、実装済み、一部実装、未実装、今は採用しないの四つへ分けたからです。
別のAI向け教材を見た時も、すべてを真似する必要はない。
むしろ、自分の仕組みにすでにあるものを確認し、本当に足りない部分だけを見つけるために使う方が、今の自分には合っていました。
次は、今回見つかった不足のうち一つを実際に試し、運用が本当に良くなるかを確認してみます。
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